笔者把看到的一些内容进行简单罗列，此处还想分享的是交叉验证对不平衡数据训练极为重要。...训练策略的优化 1.3.1 Focal_Loss 1.3.2 class_weight 1.4 不平衡评价指标：不要ROC，用Precision/Recall 1.5 使用相关模型 或调整预测概率 2 交叉验证...CV的有效性 ---- 1 样本不平衡的解决思路 有好几篇原创知乎内容都很赞，不做赘述，参考： 严重数据倾斜文本分类，比如正反比1:20～100，适合什么model，查准一般要做到多少可以上线？...CV的有效性 但是如果你处于比赛阶段，如果是分类单一还可以，如果分类较多比较复杂的分类体系的话，过采与欠采就非常困难。...对于分类体系较为复杂的文本分类任务，交叉验证的结果受不平衡数据，效果也有很大差异。正因为很大差异，CV对于不平衡来说是一种非常有效的训练手段。
交叉编译学习笔记（一）——交叉编译和交叉工具链 最近看论文看的烦，又重新拾起之前没有完全完成的交叉编译，准备在网上找资料，好好研究一下。...交叉编译 了解交叉编译之前，首先要介绍本地编译，才能进一步对比本地编译与交叉编译的区别。 1....交叉编译 交叉编译是和本地编译相对应的概念。交叉编译是指在当前平台下编译出在其他平台下运行的程序，即编译出来的程序运行环境与编译它的环境不一样，所以称为交叉编译(Cross Compile)。 3....交叉工具链 一般所说的工具链，指的是本地平台自己的工具链。而用于交叉编译的工具链，就是交叉工具链。交叉工具链中，gcc编译器、ld链接器以及其他的相关工具，都是用来跨平台交叉编译的。...交叉工具链中最重要的工具还是编译器gcc，所以我们也经常把交叉工具链简称为交叉编译器，即严格意义上来讲，交叉编译器指的是交叉编译版本的gcc，但为了叫法上的方便，我们平常说的交叉编译，其实指的都是交叉工具链
运用Kfold交叉验证时，在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。 但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。 1.
但是，在许多实际应用中数据是不充足的，为了选择好的模型，可以采用交叉验证方法，交叉验证的基本思想是重复地使用数据；把给定的数据进行切分，将切分的数据组合为训练集和测试集，在此基础上反复地进行训练、测试以及模型选择...1、简单交叉验证 简单交叉验证是：首先随机地将已给数据分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集（比如，70%的数据为训练集，30%的数据为测试集）；然后用训练集在各种情况下（例如，不同的参数个数...2、S折交叉验证 应用最多是S折交叉验证，方法如下：首先随机地将已给数据切分为S个互不相交的大小相同的子集；然后利用S-1个子集的数据训练模型，利用余下的子集测试模型；将这一过程对可能的S种选择重复进行...3、留一交叉验证 S折交叉验证的特殊情形是S==N，称为留一交叉验证，往往在数据缺乏的情况下使用，这里，N是给定数据集的容量。
X的熵定义为： H(X) = Eplogp(x) = −∑p(x)logp(x) 如果p(x)是连续型随机变量的pdf，则熵定义为： H(X)=−∫p(x)logp(x)dx 为了保证有效性，这里约定当...交叉熵 交叉熵容易跟相对熵搞混，二者联系紧密，但又有所区别。...假设有两个分布p，q，则它们在给定样本集上的交叉熵定义如下： CEH(p, q) = Ep[−logq] =−∑p(x)logq(x) = H(p) + DKL(p||q) 可以看出，交叉熵与上一节定义的相对熵仅相差了...H(p), 当p已知时，可以把H(p)看做一个常数，此时交叉熵与KL距离在行为上是等价的，都反映了分布p，q的相似程度。...最小化交叉熵等于最小化KL距离。
im2) plt.axis('off') i +=1 plt.subplots_adjust(wspace=0.05,hspace=0.05) plt.show() 算法：图像交叉是一张图像开始
这篇博文介绍了一种可行的方案— 交叉熵（Cross-Entropy），并且说明了为什么交叉熵比较适合分类任务。...注意到减小交叉熵其实相当于减少相对熵（对于相对熵，交叉熵相当于添加了一个常数香农熵）。...预测能力（Predictive Power） 通过上面的讨论，我们可以很自信地说交叉熵可以用来衡量两种分布 y 和 \hat{y} 之间的距离。并且将交叉熵作为我们模型训练中的损失函数。...这就是交叉熵，将所有样本交叉熵求和的结果。...这篇博文中我们可以看到交叉熵是一个比较理想的候选指标。
作为一个专业的互联网工作者，知道如何测试代理有效性对于开发者来说非常重要。下面是一些测试代理有效性的知识点和技巧，希望能够帮助到你：1....发送HTTP请求： 测试代理有效性的第一步是发送HTTP请求，可以使用Python的第三方库，如Requests、urllib等来发送请求。...多次测试： 为了确保代理的有效性和稳定性，建议多次进行测试。可以设置一个循环，多次发送请求并检查响应结果。如果代理无效或速度过慢，可以尝试其他代理或重新测试。5....IP黑名单检查： 有些网站会对代理服务器进行封禁，因此在测试代理有效性时，可以通过检查代理的IP地址是否在黑名单中，来判断代理是否可用。10....使用开源工具： 除了自己编写代码进行测试，还可以使用一些开源工具来测试代理有效性，如ProxyJudge、ProxyBroker等。这些工具可以更快速地完成代理测试，并提供更多的功能和统计数据。
#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; int a[100010]; bo...
交叉验证的类别 交叉验证包括简单交叉验证、 ? 折交叉验证和留一法三种。 1....简单交叉验证 简单交叉验证直接将数据集划分为训练集和验证集，首先利用训练集在不同的参数组合下训练模型，然后在测试集上评价不同参数组合模型的误差，选择测试误差最小的模型。...2.K折交叉验证 首先将样本数据集随机等分为 ? 个互不相交的数据子集，然后依次将其中一份数据子集作为测试集，剩下 ? 份数据子集作为训练集训练模型，最后以选取测试误差最小的模型作为最终模型。...折交叉验证中的 ? 等于数据集样本数 ? 时，我们便得到了当 ? 折交叉验证的特例：留一法。因为留一法使用的训练集只比原始数据集少了一个样本，因此评估结果往往比较准确。
概述Holdout 交叉验证K-Fold 交叉验证Leave-P-Out 交叉验证总结 概述 交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。...在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 下面我们将讲解几种不同的交叉验证的方法。...Holdout 交叉验证 Holdout 交叉验证就是将原始的数据集随机分成两组，一组为测试集，一组作为训练集。 我们使用训练集对模型进行训练，再使用测试集对模型进行测试。...交叉重复验证K次，每个子集都会作为测试集，对模型进行测试。 最终平均K次所得到的结果，最终得出一个单一的模型。 ? 假如我们有100个数据点，并且分成十次交叉验证。...K-Fold 交叉验证适用于数据集样本比较小的情况。
这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。...但是仅凭一次考试就对模型的好坏进行评判显然是不合理的，所以接下来就要介绍交叉验证法 二、 K折交叉验证：sklearn.model_selection.KFold(n_splits=3, shuffle...K折交叉验证使用了无重复抽样技术的好处：每次迭代过程中每个样本点只有一次被划入训练集或测试集的机会。...2.2 原理介绍 K折交叉验证，就是将数据集等比例划分成K份，以其中的一份作为测试数据，其他的K-1份数据作为训练数据。...然后，这样算是一次实验，而K折交叉验证只有实验K次才算完成完整的一次，也就是说交叉验证实际是把实验重复做了K次，每次实验都是从K个部分选取一份不同的数据部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据
交叉验证的原理放在后面，先看函数。 设X是一个9*3的矩阵，即9个样本，3个特征，y是一个9维列向量，即9个标签。现在我要进行3折交叉验证。...模型在验证数据中的评估常用的是交叉验证，又称循环验证。它将原始数据分成K组(K-Fold)，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的K-1组子集数据作为训练集，这样会得到K个模型。...这K个模型分别在验证集中评估结果，最后的误差MSE(Mean Squared Error)加和平均就得到交叉验证误差。...交叉验证有效利用了有限的数据，并且评估结果能够尽可能接近模型在测试集上的表现，可以做为模型优化的指标使用。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
链接可能由于种种原因失效，本文记录 Python 验证链接有效性的方法。
交叉编译wifidog并在openwrt平台上执行的过程。主要是针对wifidog源代码被改动后。 不得不亲自进行交叉编译移植的时候，所碰到的一些问题。...（2）交叉编译环境 这个须要提前准备好。也不多说了 （3）解压。并进入代码文件夹 执行....才自行交叉编译的。 假设像我情况一样的话，建议先在线安装wifidog，然后交叉编译完之后把原来安装的wifidog替换掉就好了。 这样子能够省了一些写启动脚本之类的工作。 （7）当然。
什么是交叉验证？在机器学习中，交叉验证是一种重新采样的方法，用于模型评估，以避免在同一数据集上测试模型。...交叉验证的概念实际上很简单:我们可以将数据随机分为训练和测试数据集，而不是使用整个数据集来训练和测试相同的数据。...交叉验证方法有几种类型LOOCV - leave -one- out交叉验证，holdout方法，k - fold交叉验证。...其中，10折交叉验证是最常用的。 英文名叫做10-fold cross-validation，用来测试算法准确性。是常用的测试方法。...10次的结果的正确率（或差错率）的平均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次10折交叉验证（例如10次10折交叉验证），再求其均值，作为对算法准确性的估计。
交叉验证的介绍 交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。...在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。 那么什么时候才需要交叉验证呢？交叉验证用在数据不是很充足的时候。...对这 k 次的测试误差取平均便得到一个交叉验证误差,并作为当前 k 折交叉验证下模型的性能指标。...在模型选择时，假设模型有许多可以调整的参数可供调参，一组可以调整的参数便确定一个模型，计算其交叉验证误差，最后选择使得交叉验证误差最小的那一组的调整参数。这便是模型选择过程。...k折交叉验证最大的优点： 所有数据都会参与到训练和预测中，有效避免过拟合，充分体现了交叉的思想 交叉验证可能存在 bias 或者 variance。
Golang 支持交叉编译，在一个平台上生成另一个平台的可执行程序，最近使用了一下，非常好用，这里备忘一下。...amd64 go build main.go GOOS：目标平台的操作系统（darwin、freebsd、linux、windows） GOARCH：目标平台的体系架构（386、amd64、arm） 交叉编译不支持
GNU/Linux 2.6.14, not stripped[root@T-bagwell gdb]# 编译完以后，生成的文件就是这样的 具体过程如下： 编译的时候遇到了需要找到termcap，我先交叉编译了...patch-for-QQ2440.patch.gz 大小: 0KB 下载: 下载 大了patch以后不行的，还要找到之前编译的termcap的lib，因为在最后链接生成gdb的时候需要用到libtermcap.a文件，我交叉编译的时候
一、简介 TypeScript 交叉类型是将多个类型合并为一个类型。 这让我们可以把现有的多种类型叠加到一起成为一种类型，它包含了所需的所有类型的特性。...companyId: 'EXE' }; console.dir(staff) 在上面示例中，我们首先为 IPerson 和 IWorker 类型定义了不同的成员，然后通过 & 运算符定义了 IStaff 交叉类型...目前我们已经介绍了 TypeScript 交叉类型相关的知识，最后我们再来举一个实际的使用示例。...当必填参数和可选参数有大部分参数是相同的情况下，我们就可以利用 TypeScript 交叉类型来解决复用问题。...通过交叉类型，可以让我们更好地进行代码复用，并方便地实现把多种类型叠加到一起成为一种新的类型。
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